Fra uforståelige tall til helseforebyggende innsikt ved hjelp av språkmodeller

Jeg fikk nylig elleve sider med blodprøvesvar fra Helsenorge – fulle av tall og forkortelser jeg ikke forstod. Først da jeg lastet dokumentet opp i ChatGPT, ble dataene oversatt til enkle forklaringer og konkrete råd for min helse. Hvis helsevesenet tok i bruk språkmodeller på denne måten, kunne vi både forebygge sykdom og spare velferdsstaten for store kostnader.

For tre år siden ble jeg hasteinnlagt på Diakonhjemmet med en sjelden dobbeltdiagnose: en kombinasjon av diabetes type 1 og 2. Siden den gang har jeg hatt jevnlige kontroller hos både fastlege, øyelege og sykehus. Diagnosen ble starten på en ny reise, der jeg gradvis har måttet lære meg å leve med sykdommen, men også finne tilbake til en bedre balanse i livet – fysisk og psykisk.

Heldigvis har jeg fått uvurderlig hjelp fra helseteknologi. Med kontinuerlig glukosemåler, Apple Watch, treningsapper og en Oura-ring har jeg fått langt bedre kontroll over egen helse. Dataene disse verktøyene gir meg – om søvn, aktivitet, blodsukker og restitusjon – har hjulpet meg til å forstå kroppen min bedre og gjøre endringer i hverdagen.

Men samtidig opplever jeg at helsevesenet selv sliter med å gi meg den samme innsikten.

Igjen skulle kunstig intelligens bli min “reddende engel”.

Data uten mening

Da jeg nylig fikk mitt siste blodprøvesvar, ble jeg møtt av elleve sider med tall, forkortelser og referanseområder. Hva betyr egentlig et HbA1c på 46 mmol/mol? Hvilke konsekvenser har det at HDL-kolesterolet ligger i nedre normalområde? Og hvordan henger dette sammen med mitt stressnivå, mine vaner og min sykdomshistorikk?

Prøvesvaret fra Helsenorge ga meg ingen svar, bare flere spørsmål. Og her har vårt helsevesen et enormt forbedringspotensial: å ta i bruk språkmodeller til å oversette medisinske tall til forståelig språk – og til konkrete råd.

Fra PDF til innsikt

Siden jeg ikke forstod så mye av prøvesvaret, lagret jeg det som PDF og lastet det opp i ChatGPT. Jeg ba modellen forklare tallene, men også sette dem inn i kontekst: Jeg er 53 år gammel, har hatt diabetes 1 og 2 i tre år, står på insulin og kolesterolmedisin, og har hatt noen tøffe år som også har påvirket søvn og mental helse.

//Artikkelen fortsetter etter annonsen//

På få minutter fikk jeg ikke bare en forklaring, men også konkrete råd om hva jeg bør fokusere på fremover. Det mest geniale var forslaget om å presentere verdiene med et trafikklys-system: grønt for alt som var innenfor normalen, gult for det som burde følges opp, og rødt for det som var utenfor målområdet. Plutselig hadde jeg et visuelt og forståelig helsebilde. Jeg gikk fra å være en passiv mottaker av tall jeg ikke forstod, til å bli en aktiv deltaker i min egen helse.

Neste gang jeg skal til fastlegen min for oppfølging har jeg allerede en god forståelse av hva jeg bør fokusere på, hva jeg bør spørre legen min om, for eksempel relatert til de to gule lysene knyttet til nettopp blodsukkeret mitt og kolestrolnivået. Er det for eksempel andre former for fysisk aktivitet jeg bør gjøre mer av? 

Fra reparasjon til forebygging

Helsevesenet i dag er i stor grad reaktivt. Vi reparerer når skaden allerede har oppstått. Men med eldrebølge, livsstilssykdommer og økende press på budsjettene, har vi ikke råd til å fortsette på denne måten. Vi må skifte fokus fra reparasjon til forebygging.

Her er kommunikasjonen nøkkelen. Når jeg forstår mine egne prøveresultater, kan jeg ta bedre valg i hverdagen. Det reduserer risikoen for komplikasjoner, forbedrer livskvaliteten – og kan samtidig spare samfunnet for enorme kostnader.

Språkmodeller kan hjelpe leger til å spare tid, pasientene til å forstå mer, og samfunnet til å spare penger. Bedre forklaring gir bedre handling. Bedre handling gir bedre helse.

Mitt ønske til helsevesenet

Mitt poeng er enkelt: Helsevesenet må slutte å se på blodprøvesvar som en liste med tall, og begynne å se på dem som et kommunikasjonsverktøy. Med språkmodeller kan medisinsk informasjon gjøres tilgjengelig og forståelig for alle. Kombinert med moderne helseteknologi kan dette gi oss et bedre liv, bedre helse og et mer bærekraftig helsevesen.

Vi trenger ikke flere tall. Vi trenger innsikt. Og vi trenger det nå.

Bilde: Midjourney